AI芯片分析

对于AI芯片的定义，广义上说，擅长执行人工智能算法的芯片即为AI芯片，目前主要有GPU、FPGA和ASIC三种技术路线。

根据承担的任务和部署位置，大致可以将AI芯片分为云端训练芯片、云端推断芯片和终端推断芯片三种。深度学习算法与传统算法不同，其参数的形成依赖于在大量数据中不断训练，这种训练目前只能在云端完成；算法形成后则可以用于推断，即输入新数据并获得相应的智能输出，推断既可以在云端完成，也可以在终端完成。

计算力的提升是人工智能市场快速增长的重要驱动力。全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。据推算，世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币，复合增长率达26.2%。

人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。根据Sage预测，到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。

AI芯片市场随人工智能发展持续火爆，预计2023年全球AI芯片市场规模将达到343亿美元。根据Gartner的测算和预测，2018年全球AI芯片市场规模达42.7亿美元，预计到2023年将达343亿美元；由于专用处理器ASIC根据人工智能算法做特殊优化，最能满足深度学习对算力的要求，未来十年将迎爆发式增长。